mixi大規模障害について 解明編 - mixi engineer blog
こんにちは、システム本部技術部たんぽぽGの森本です。 先日のmixi大規模障害の原因となったmemcachedの不具合の詳細な解明ができました。 再来週まで発表を見合わせようと思ったのですが、早くお伝えしたほうがいいと思いましたので公開発表致します。 memcachedとlibevent memcachedはlibeventというライブラリを使用してクライアントからの要求(接続、コマンド送信)を処理しています。 libeventを使用するにはevent_baseという構造体を用います。 main threadはmain_baseを使用します。 static struct event_base *main_base; ... int main (int argc, char **argv) { ... main_base = event_init(); ... /* enter the ev
プラグインで独自ストレージを作ろう - mixi engineer blog
OpenSocialとかC++0xとか世の中の流れが早すぎて、いろいろと勉強しなきゃなと焦りつつも、ついついピクミン2にはまってしまうmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）を使ってユーザ独自のストレージシステムを簡単に構築する方法について説明します。 プラグインとは オブジェクト指向プログラミングに慣れた人にとっては、インターフェイスと実装を分離することによってプログラムの拡張性や保守性を向上させる技法（データ抽象）は常識ですよね。その考えをさらに進めると、インターフェイスのみをプログラムに記述しておいて、具体的な実装は実行時に割り当てるという、いわゆるプラグイン（plug-in）という技法に至ります。プラグインでカスタマイズできる能力をプラガブル（pluggable）などと言ったりもします。 例えばTokyo Cabinet（TC）では、レコードの挿入、削除、参照といった
Tokyo Tyrantによるリアルタイム検索 - mixi engineer blog
どうぶつの森にハマって、たぬきち商店が早終いする関係で退勤時間もめっさ早くなったmikioです。今回は、Tokyo TyrantのキャッシュとLua拡張を使って超お手軽にリアルタイム検索システムを作る方法について述べます。 ユースケース 高い頻度で更新されるWeb上のテキストをリアルタイムに検索したいと思ったことはありませんか？ mixi日記や各種のブログサービスやRSSリーダなどで扱う大量のコンテンツを安価かつ簡単に検索したいと思ったことはありませんか？ 私は結構あります。要件を箇条書きすると以下のような感じでしょうか。 最新データの合計100万件くらいを検索できればよく、古いデータは自動的に消えてほしい。 ただし、更新はリアルタイムにして、書いた瞬間に検索結果に反映されてほしい。 サーバ1台で更新1000qpsおよび検索100qpsは処理したい。 再現率よりも精度とリアルタイム性を重視
Google App EngineとMemcache API - mixi engineer blog
こんにちは、某Perl界隈のIRCチャンネルでPythonがマイブーム的なKY誤爆をしてしまったtmaesakaです。 先日、以前から興味のあったGoogle App EngineとMemcache APIについて少し調べ、こちらに英文で報告したのですが、今日は日本語で要約したまとめを紹介します。 まず軽く前置きですがGoogle App Engine (GAE)とは、Googleが提供しているウェブアプリケーションをGoogleのインフラ上でスケーリングや冗長化など、ある程度のノウハウや資金を要求される面倒な事を気にせずに運営できるプラットフォームです。つまり、典型的なPaaSの例であり、サービスの運営コストをelastic（伸縮）にします。昨今バズワード化しつつあるクラウドコンピューティングの一種でもあります。 GAEのインフラはGoogleより提供されているAPIセットを用いて利用し
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
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